黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2023年03月01日

@YASUHARA_Wataru 3日前の話に遅れて反応ごめんなさい。

【点と線の距離の公式にしても、比率が変わるだけで見るものは変わらない】
↑
その通りです。

github.com/genkuroki/publ... のIn[4]以降のコードを見れば分かるように、残差の分布が正規分布になりようがない設定の話をずっとしています。

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posted at 00:03:08

@YASUHARA_Wataru すでに書いたように回帰係数の推定や検定では、残差の分布が正規分布であることにこだわる解説は間違っています。

非常に残念なことに多くの先生がそういう基礎的な事柄の解説で誤解誘導的な説明の仕方をしています。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 00:05:39

@YASUHARA_Wataru #統計線形回帰について理解していれば、統計ソフトが表示してくれたりする回帰直線(一般には回帰曲線)の信頼区間についても理解しているはずで、回帰直線の信頼区間はt分布を使って計算されています。だから、t分布を使う母平均の検定や推定が線形回帰の特別な場合になっていることも知っているはず。

タグ：統計

posted at 00:11:14

わろた twitter.com/jimleitrim2/st...

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posted at 00:26:15

探究 @sekai_tankyu

何言ってんだこいつ。
目的の為なら暴力を正当化できるん？ twitter.com/suzuki__daisuk...

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posted at 00:37:14

Levandov @Levandov_1

Dr. すきとほる | 疫学専門家 @iznaiy_emjawak

Ultra slimy and a non stick liquid pic.twitter.com/1mqvaib6Rj

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posted at 00:37:50

こういうのほんと許せないですよね…

だからこそ依頼時に①依頼のスコープ、②そのスコープを満たした場合の著者としての扱いを明言してくれる人はより信用できますし、私もそうするようにしています。

そして貢献の少ないお飾り著者は徹底して Acknowledgmentに移させて頂く。 twitter.com/premed64/statu...

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posted at 00:45:37

#統計 x条件付けた残差の分布のx依存性を見るための簡易的な方法として、横軸をxᵢの順位、縦軸を残差yᵢ-ŷᵢとする散布図を描くことは結構使えるかもしれません。

添付画像の左下隅のグラフがそれです。

github.com/genkuroki/publ... twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/63IUeBgTts

タグ：統計

posted at 00:53:45

#統計 1つ上のグラフはn=1000の場合。

以下はn=100の場合。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/0lvMcmFz1x

タグ：統計

posted at 00:54:44

Levandov @Levandov_1

A lynx & 7 kittens randomly showed up to someone's porch pic.twitter.com/RZ5kvBNu88

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posted at 00:56:32

#統計回帰モデルが悪いせいで、推定結果での残差の分布がxに依存してしまっている場合。n=1000の場合。

2つ前のツイートの添付画像と、左下隅の散布図を比較してみよ。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/uXx7DXwaZP

タグ：統計

posted at 00:57:22

#統計統計学への需要は結構大きい。

だから、高等教育機関の教員である程度統計学の素養を持つ人達は、高等教育機関の権威のせいで拡散されそうになっている拡散されるべきではない講義資料の内容を否定し、優れた講義資料(動画を含む)の側を積極的に拡散する社会的責任があると思います。

タグ：統計

posted at 01:13:43

@YASUHARA_Wataru 慌ててそういうコメントをせずに、線形回帰について理解してから(t分布についても知ることになる)コメントしてくださるのであれば、協力できることがあると思います。

回帰分析をしたことがあればすでにt分布を使っているはず。回帰直線の信頼区間を見たことがないならそうでない可能性もありますが。

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posted at 02:08:30

#統計 n=100

添付画像①の左側中断のグラフは、横軸xᵢ、縦軸残差yᵢ-ŷᵢの散布図なのですが、xᵢの分布が一様分布でないので、残差の分布がxによらないことが分かりにくい。

同①の左隅の残差の散布図では横軸がxᵢの順位になっています。こちらなら、残差の分布がxによらないっぽく見える。 pic.twitter.com/ktIU12tCu3

タグ：統計

posted at 02:28:14

#統計訂正：1つ上のツイートちゅうの「中段」は正しくは「中段」です。

n=100の場合続き

1つ前のツイートの2つ目の添付画像②=このツイートの添付画像は、直線での回帰が不適切な場合の例です。

不適切であることは、左上隅と右側中段以外のどの4つのグラフを見ても分かる。 pic.twitter.com/gVC180L12x

タグ：統計

posted at 02:32:46

#統計単純な直線による回帰が不適切であることの判断を

❌残差の分布が正規分布でないこと

では行っておらず(その判断の仕方は多くの場合に誤りになる)、

⭕️残差の分布がxに強く依存していること

で行っていることに注意。

タグ：統計

posted at 02:35:09

#統計残差の正規分布性に強くこだわり過ぎる誤解をしている人達は、繰り返しになりますが、まずは大学の学部での統計学入門の講義でよく解説されているt分布を使う母平均の区間推定が非正規母集団にも多くの場合に適用できる理由を自分で考えて理解すると良いと思います。

タグ：統計

posted at 02:42:06

#統計注意：非正規母集団でも常にOKとは言っていないし、実際そういう考え方は誤り;。

線形回帰の場合は母平均の区間推定の後で考えた方が良いと思います。その理由は、線形回帰は一般化された相対的に難しい場合になっているから。母平均の区間推定さえ理解できないなら、線形回帰の場合は無理。

タグ：統計

posted at 02:42:07

#統計 4つ上のツイートで採用した「単純な直線での回帰が不適切な場合」は、上下反転していますが、有名なアンスコムの例の1つに近いです。添付画像の右上の場合。

添付画像は ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2... より。 pic.twitter.com/ririUmErsP

タグ：統計

posted at 02:49:28

#統計 t分布を使う母平均の区間推定については、

* 母集団分布が非正規分布なのにうまく行く場合の例だ

けではなく、

* 母集団分布が非正規分布なせいでうまく行かない場合の例

もコンピュータで作るべき。

うまく行く場合と行かない場合の両方を知っていることが、理解のための最低ライン。

タグ：統計

posted at 02:53:13

#統計続き。本質的に、nを大きくしても中心極限定理による標本平均の分布の正規分布近似の誤差がなかなか小さくならない母集団分布の例を作る試行錯誤をコンピュータを使って行うことになります。

タグ：統計

posted at 02:56:00

鎌塚　忠義 @kamayan1128

タグ： julia julialang Unicode正規化プログラミングプログラミング初学者プログラミング勉強中和暦正規化正規表現西暦

#Unicode正規化をして変換できたよ
#julia で #和暦を #西暦にする全角数字対応版 programing.style/archives/1040
#プログラミング #プログラミング勉強中 #プログラミング初学者 #正規表現 #正規化 #julialang

posted at 06:22:27

Tim Brzezinski @TimBrzezinski

If Pythagoras had regular hexagons. Explore here: mathigon.org/polypad/1WoDPr.... Created in @MathigonOrg #Polypad . #MTBoS #ITeachMath #geometry pic.twitter.com/bjqEhXmWog

タグ： geometry ITeachMath MTBoS Polypad

posted at 06:40:32

でえもん @GreatDemon1701

@temmusu_n わかりました。
句読点や区切り記号は結構早くに認識しているんですね。

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posted at 07:32:06

Bodega Cats @Bodegacats_

pic.twitter.com/7ssji4IxHO

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posted at 07:54:15

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

佐野機工｜栃木県真岡市「ものづくり」 @sano_kiko

@GreatDemon1701 ()とか□とか⭐️の中に数字を入れるのと同じで、何らかの装飾として理解されているのではないかと思います。文書に階層性を持たせるのでなければ、かっこいちもまるいちも、みんな１でしかないのと同じです。
1・2・3・
みたいに視線を横断する位置に書かれていたら話は違うかもしれません。

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posted at 09:14:40

タグ：ケルベロス企業公式が毎朝地元の天気を言い合う企業公式冬のフォロー祭り倒されているのは社長瞬間拘束できます

おはようございます、佐野機工です☺️💚
栃木県真岡市は晴れ☀️／4℃🌡

今日から３月！
弊社の防犯製品 #ケルベロスを押し込むようにガツーン‼️と勢いよくスタートしたいものです💨

#倒されているのは社長
 #瞬間拘束できます
 #企業公式冬のフォロー祭り
 #企業公式が毎朝地元の天気を言い合う pic.twitter.com/9YXBwfan1F

posted at 09:17:07

yamazaks @yamazaksv2

順序強制派に言わせれば、このブログ主の躓きは「等分除と包含除を理解していないため。」と言われそうですね。
そうではなく、一つあたりと乗数は相対的であり、見方によって5×4でも4×5でも(2×10などでも)同じ場面を表せると理解することが大切です。 twitter.com/sekibunnteisuu...

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posted at 09:37:00

渕上桂樹 @Keiju_Fuchikami

【コラム続編掲載されました】
「学校給食を有機に」「発達障害の原因は農薬」と訴える議員さんを当事者の親たちの会に招待してみました。『直接話してもらって、理解を得られて見事解決！』といきたかったのですが、結果は全く予想外の、トンデモない方向に。
agrifact.jp/i-invited-a-co...

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posted at 10:08:12

渕上桂樹 @Keiju_Fuchikami

前回のはこちら。「学校給食を有機に！」「食の安全が脅かされている！」と主張する議員さんに直接質問しに行った話です。私はただひたすら質問しただけです。その回答にご注目ください。
agrifact.jp/school-lunches...

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posted at 10:14:01

原啓介 @kshara2009

平日の朝は確率論や統計学の本を少しずつ読んでいて、今は『ベイズ統計の理論と方法』(渡辺澄夫/コロナ社)。多様体や代数幾何学の記述まであるので専門書だろうが、ベイズ統計の基本的な考え方を誠実に述べている箇所など、入門レベルの読者にも益するところが多いと思われる。 pic.twitter.com/BLtWnudF8L

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posted at 10:23:36

原啓介 @kshara2009

ただし、このような内容からしてこの本がドンピシャリな人もいそうな一方(例えば、数学や物理学から機械学習方面に転向した人とか)、一般的には読者をかなり選びそう。また、記述のセンスが物理学寄りなので、趣味があわないと感じる方もいるかも。

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posted at 10:24:47

非公開

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posted at xx:xx:xx

CROI 2023で発表された塩野義製薬のゾコーバ®︎の第Ⅲ相治験のpost hoc解析詳細
www.shionogi.com/content/dam/sh...

コロナ後遺症の減少効果について（リプ欄に抜粋）

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posted at 10:31:14

Tak itoshi @takitoshi

「Juliaで精度保証付き数値計算」更新しました。

Chebyshev補間の積分
taklab-blog.blogspot.com/2021/01/rigoro...

微分の逆操作として積分もできるだろ！ということで不定積分を計算し、さらにClenshaw–Curtis型数値積分公式を使って定積分が係数操作で計算できます。Chebyshev補間と計算機との相性は抜群です。 twitter.com/takitoshi/stat...

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posted at 10:36:47

事前規定されていない事後解析
【対象】12〜69歳の軽症〜中等症の新型コロナウイルス感染症患者（発症から120時間以内）
【アウトカム】新型コロナウイルス感染症に特徴的な14症状の持続、罹患後症状おして報告の多い4つの神経症状の持続。評価は3ヶ月後、6ヶ月後にアンケート調査 pic.twitter.com/duetuTIEii

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posted at 10:37:14

【結果①】
全体集団では
14症状：25%減少（有意差なし）
神経症状：26%減少

投与開始時点の症状スコアが比較的高い患者集団では
14症状：45%減少
神経症状：33%減少 pic.twitter.com/yauVx0AE7K

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posted at 10:40:12

【結果②】
投与開始時点の症状スコアが比較的高い患者に限定すると、鼻づまり、鼻水を除いて、ほぼ全症状でリスク低下 pic.twitter.com/5Bx3hIRl9a

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posted at 10:42:57

【患者背景】
平均年齢は30代半ば
ワクチン接種率は9割超
オミクロン株感染が9割弱 pic.twitter.com/B400YOIn8F

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posted at 10:44:25

本結果についての問題点
・事前規定されていないアウトカムの事後解析
・コロナ後遺症アウトカム調査時点での盲検化有無が不明
・リスク低下は症状スコアが高い患者集団で認めており、対象が限定的

効果は期待はされますが、少なくともこれでは効果効能追加には全くならないので新たに治験が必須です

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posted at 10:46:55

sako @SSako86

片岡剛士（Goushi Kataoka） @kataokagoushi

コメントに例の人が、、、 twitter.com/takusansu/stat...

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posted at 10:55:20

日銀・若田部副総裁が講演「金融緩和は経済にプラス」 - 日本経済新聞 www.nikkei.com/article/DGXZQO...

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posted at 10:55:31

数学の歩みbot @Auf_Jugendtraum

高木貞治が東大数学科の学生であったとき，藤沢利喜太郎教授の試験の際，物理学科の本多光太郎が「俺はノートを4へん読んだから，どこから出てもいい」と言うと，高木は皮肉な微笑を浮かべて「数学って，暗記する学問ですかね」と言った．（このときの高木の点数は，100点満点で140点であった．）

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posted at 11:37:05

アルトゥル @ArturGalata

アメリカンドッグを買ったらパッケージがついてきてなんだこれって思ったらうわぁぁぁぁ！！！マスタードとケチャップがわぁぁぁぁ！！！一緒に出てきてるんだけどなんだこれぇぇぇぇ！！！というように、こんな便利なものが日本では当然のように出てくるから一瞬たりとも気を抜けない生活を送ってる。 pic.twitter.com/Ug0y8Z8Azl

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posted at 12:27:54

非公開

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posted at xx:xx:xx

非公開

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posted at xx:xx:xx

Karandeep Singh @kdpsinghlab

Here is the design philosophy of Tidier.jl and what sets it apart from related efforts in #JuliaLang.

And a link to the updated docs: kdpsingh.github.io/Tidier.jl/dev/ pic.twitter.com/53d02L3yB9

タグ： JuliaLang

posted at 16:53:40

#統計渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』はまさに【基本的な考え方を誠実に述べている】ところは入門レベルの読者にも分かり易いと思います。

あと、渡辺さん自身の仕事であるWAICを実装して、さらに実装の正しさの確認に非常に役に立つ結果(4.4節, 定理15, p.119)も書いてあって楽しいです。 twitter.com/kshara2009/sta...

タグ：統計

posted at 16:58:32

#統計 WAICを自分で使うために渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』を読む読者は、4.4節, 定理15, p.119のβ=1の場合のコンピュータによる数値的確認を目標にして読むと、楽に読めると思います(ただし要コンピュータ力)。

汎化誤差とWAICが漸近的に逆相関(相関係数-1❗️)することを綺麗に確認できます。

タグ：統計

posted at 16:58:33

#統計シンプルな指数型分布属モデルなら、渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』を読む読者は、4.4節, 定理15, p.119のβ=1の場合の確認は、手計算＋アルファでも確認できます。

最もシンプルな場合はBernoulli分布モデルの場合
↓
↓詳細
↓
nbviewer.org/gist/genkuroki...

タグ：統計

posted at 16:58:34

#統計

正規分布モデルの場合も易しいです。
↓
nbviewer.org/github/genkuro...

タグ：統計

posted at 16:58:36

#統計指数型分布属モデルだと正則モデルの中でも特に易しい場合になってしまうのでそれだけだと不満。

最もシンプルな特異モデルの例の1つになっている混合正規分布モデルも含めた場合のWAICの比較については
↓
nbviewer.org/github/genkuro...

タグ：統計

posted at 16:58:40

#統計特異モデルの教科書的に渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』の読者にとって必須の数値計算が1.4節にあります。

モデルが特異になるパラメータ集合は測度零集合になるので、

❌測度零なのだから特異モデルになる場合は実践的には無視して良い

という考え方が誤りであることの確認は超重要！

タグ：統計

posted at 17:08:35

#統計尤度函数の形状が短峰型で釣鐘型になる場合が正則モデルで、そうならない場合が特異モデルとしてモデルを扱うべき状況です。

理論的にぴったり特異モデルになっていなくても、それに近い状況が結構普通に出て来ることを知っておかないと、特異モデルのベイズ統計の価値を理解できなくなります。

タグ：統計

posted at 17:08:38

#統計特異モデルに近い状況であっても、理論的には正則モデルになっている場合には、標本サイズnを十分に大きくすれば尤度函数の形状は短峰型の釣鐘型になります。

これを理由に、

❌理論的に正則モデルであれば、特異モデルに関する結果を無視できる

と考えることは、統計学の実践では誤り。続く

タグ：統計

posted at 17:14:35

#統計現実には、標本サイズnは自由に大きくできません。与えられた現実的なnでは、特異モデルによる近似の方が数値的により精度が高い結果を与える可能性があります。

その辺は無批判に安易にn→∞としてしまう通常の数理統計学の文献しか読まないとひどく誤解しがちな点だと思います。

タグ：統計

posted at 17:14:36

#統計逆温度βをオールオーバーで入れている点は、もろに統計力学のスタイルの踏襲になっているのですが、その点は渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』には書かれていないWBICの構成では本質的に使われており、逆温度入りでMCMC法を適用する方法も知っておいて損がないという仕組みになっています。 twitter.com/kshara2009/sta...

タグ：統計

posted at 17:20:55